Generatywna sztuczna inteligencja: Nowy wymiar badań rynkowych
Generatywna sztuczna inteligencja: Nowy wymiar badań rynkowych

Świat badań rynku przechodzi gwałtowną transformację. Generatywna sztuczna inteligencja (Gen Generative AI) oferuje marketingowcom nowe sposoby rozumienia konsumentów, umożliwiając szybsze i bardziej opłacalne pozyskiwanie spostrzeżeń.

Sztuczna inteligencja w służbie marketingu

Firmy wykorzystujące persony i cyfrowe bliźniaki generowane przez sztuczną inteligencję (AI) mogą testować nowe pomysły i przewidywać reakcje klientów, bez konieczności czekania na kosztowne ankiety czy grupy fokusowe. Oczekuje się, że narzędzia symulacyjne Gen AI zrewolucjonizują branżę badań rynku wartą 140 miliardów dolarów w 2026 roku, ponieważ coraz więcej firm zacznie inwestować w tę nowatorską technologię symulacji.

Syntetyczne persony i cyfrowe bliźniaki

Technologie AI obejmują syntetyczne persony i cyfrowe bliźniaki. Syntetyczne persony to tworzone przez AI kompozycje grup klientów, mające odzwierciedlać wspólne cechy i preferencje. Cyfrowe bliźniaki to wirtualne wersje prawdziwych osób, tworzone na podstawie szczegółowych odpowiedzi z ankiet, wcześniejszych interakcji lub danych behawioralnych.

Narzędzia te działają jak proxy dla prawdziwych klientów, umożliwiając firmom symulowanie odpowiedzi bez konieczności przeprowadzania tradycyjnych, czasochłonnych ankiet czy wywiadów. Syntetyczne persony dostarczają spostrzeżeń na poziomie grupy, pomagając marketerom zrozumieć trendy i preferencje. Cyfrowe bliźniaki oferują bardziej szczegółowy obraz, modelując indywidualne zachowania i umożliwiając szczegółowe testowanie komunikatów marketingowych, strategii cenowych lub funkcji produktów.

Przyszłość badań rynkowych

Firmy z różnych branż eksperymentują już z syntetycznymi personami i cyfrowymi bliźniakami, aby uzyskać przewagę konkurencyjną. Analitycy przewidują, że globalny rynek cyfrowych bliźniaków może odnotować roczny wzrost nawet o 45%, wzrastając z 13-16 miliardów dolarów w 2023 roku do 138-195 miliardów dolarów do 2030 roku.

W sektorze fast-food sieci wykorzystują profile klientów generowane przez sztuczną inteligencję do testowania nowych pozycji w menu, promocji lub układów sklepów. Sprzedawcy detaliczni symulują zachowania zakupowe, aby zoptymalizować rozmieszczenie produktów, podczas gdy serwisy streamingowe wykorzystują cyfrowe bliźniaki do prognozowania preferencji dotyczących treści i zaangażowania.

Wirtualna rzeczywistość w badaniach rynkowych

W przeciwieństwie do person AI, które reprezentują grupy, cyfrowe bliźniaki koncentrują się na prawdziwych osobach. Dysponując wystarczającą ilością informacji z zakupów, ankiet lub aktywności online, firma może wygenerować wirtualną wersję osoby, która odzwierciedla jej zachowanie. Te cyfrowe bliźniaki biorą udział w wirtualnych ankietach lub symulowanych wywiadach. Umożliwiają firmom testowanie pomysłów, przewidywanie reakcji i personalizację ofert na poziomie indywidualnym, bez konieczności bezpośredniego angażowania klienta.

Takie podejście oferuje nowy poziom szczegółowości i elastyczności, umożliwiając firmom szybsze podejmowanie decyzji przy jednoczesnym uwzględnieniu różnorodności rzeczywistych zachowań klientów. Cyfrowe bliźniaki to nie tylko futurystyczny pomysł; już teraz pomagają firmom działać mądrzej.

Wyniki zastosowania sztucznej inteligencji

Według raportu McKinsey z 2022 roku, firmy korzystające z tych wirtualnych modeli mogą uruchamiać aplikacje AI o 60% szybciej, obniżyć koszty kapitałowe i operacyjne o około 15% oraz zwiększyć ogólną wydajność o około 10%. Te narzędzia symulacyjne AI to ekscytujący wgląd w świat biznesu jutra, w którym wirtualne repliki ludzi i procesów kierują decyzjami marketingowymi i sprzedażowymi w czasie niemal rzeczywistym.

Moim zdaniem, choć generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał do zrewolucjonizowania badań rynkowych, powinniśmy zachować ostrożność. Technologia ta wciąż jest w fazie rozwoju, a jej skuteczność w dużej mierze zależy od jakości danych wejściowych. Ponadto, istnieje ryzyko, że przekonanie o możliwości dokładnego modelowania zachowań konsumentów za pomocą AI może prowadzić do uproszczeń i stereotypów. Zawsze warto pamiętać, że rzeczywistość jest złożona i nieprzewidywalna, a każdy klient jest unikalny.

Źródło: success.com